Aprenda los conceptos fundamentales y avanzados necesarios para trabajar con PyTorch de manera eficiente. Adquiera una comprensión sólida de los tensores, incluyendo su creación, operaciones y cambio de forma. Explore los aspectos esenciales de los gradientes, la retropropagación y la regresión lineal antes de avanzar al manejo de conjuntos de datos. Domine las habilidades necesarias para construir, entrenar y evaluar redes neuronales.

Explora los fundamentos de PyTorch, centrándote en los tensores, la estructura de datos principal utilizada para los cálculos. Aprenderás sobre la creación de tensores, inicialización aleatoria, operaciones matemáticas y manipulación de formas.

Explora conceptos clave para el entrenamiento de modelos en PyTorch, incluyendo el cálculo de gradientes y la realización de retropropagación en múltiples pasos. Domina la regresión lineal como modelo fundamental de aprendizaje automático e introduce el manejo eficiente de conjuntos de datos.

Descubra cómo construir, entrenar y evaluar redes neuronales utilizando PyTorch. Aprenderá a definir una red neuronal feedforward simple, optimizar sus parámetros mediante el entrenamiento y evaluar su rendimiento.

Desafío: Preparación del Conjunto de Datos Iris

Solución

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